pytorch定义卷积层，输入是1，输出是32，卷积核大小为8,紧接着一个BN层

### 回答1：
在 PyTorch 中，可以使用 `nn.Conv2d` 类来定义卷积层。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义卷积层，输入通道数为1，输出通道数为32，卷积核大小为8
conv = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=8)

# 定义 Batch Normalization 层
bn = nn.BatchNorm2d(32)

# 将卷积层和 Batch Normalization 层组成一个 Sequential 容器
model = nn.Sequential(conv, bn)

在这里，我们定义了一个卷积层，输入通道数为1，输出通道数为32，卷积核大小为8。然后定义了一个 Batch Normalization 层，输入通道数为32。最后，将卷积层和 Batch Normalization 层组成一个 Sequential 容器，这样就可以方便地对这两个层进行前向传播。

### 回答2：
在PyTorch中定义卷积层和紧接着的批归一化层可以通过以下方式实现：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义卷积层和紧接着的批归一化层
conv_layer = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=8)
bn_layer = nn.BatchNorm2d(32)

# 创建一个输入tensor
input_tensor = torch.randn(1, 1, 28, 28)

# 通过卷积层进行前向传播
conv_output = conv_layer(input_tensor)

# 在卷积输出上应用批归一化
bn_output = bn_layer(conv_output)

# 打印输出tensor的尺寸
print(bn_output.size())

在上述代码中，我们首先导入了PyTorch和`torch.nn`模块。然后，我们使用`nn.Conv2d()`函数定义了一个卷积层，该层的输入通道数为1，输出通道数为32，并且卷积核的大小为8。紧接着，我们使用`nn.BatchNorm2d()`函数定义了一个批归一化层，该层的输入通道数为32。

我们创建了一个随机初始化的输入tensor，尺寸为[1, 1, 28, 28]，其中1表示batch size，第二个1表示输入通道数，28表示图像的高度，28表示图像的宽度。

接下来，我们通过卷积层将输入tensor进行前向传播，得到卷积输出。然后，将卷积输出作为输入传递给批归一化层，并得到批归一化的输出。

最后，我们通过`print()`函数打印批归一化输出tensor的尺寸，以验证是否为[1, 32, 21, 21]（根据输入尺寸、卷积核大小和步幅的公式计算得到）。

### 回答3：
PyTorch中可以使用torch.nn模块来定义卷积层和BN层，并进行相应的网络配置。

首先，我们可以使用torch.nn.Conv2d来定义卷积层，其中设定输入通道数为1，输出通道数为32，卷积核大小为8。代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

conv_layer = nn.Conv2d(1, 32, 8)

接下来，紧接着一个Batch Normalization (BN)层可以使用torch.nn.BatchNorm2d来实现。BN层可以在卷积层后面进行归一化操作，有助于提高网络的收敛速度和稳定性。代码如下：

bn_layer = nn.BatchNorm2d(32)

可以将这两个层级联起来，构成一个卷积层后接BN层的模型。代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvBN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvBN, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(1, 32, 8)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(32)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        return x

model = ConvBN()

以上就是使用PyTorch定义卷积层、BN层，并串联起来的实现方法。使用这样的模型，可以进行卷积和归一化操作，提供更好的特征表达能力和训练效果。